本文提出了一种基于端口哈密顿形式的神经网络模型，旨在学习非自主系统的动态学。该模型通过注入物理知识，提高了动力学预测的准确性，并能有效处理多物理系统，确保其被动性和稳定性。研究表明，该方法在描述非线性系统时计算速度快，具有良好的应用潜力。